Android SQLite数据库优化

1.利用android提供的的insert，query，update，deleteAPI与execSql，rawQuery函数执行原生的插入，查询，更新，删除语句操作花费时间的对比结果

　　在相同的环境（adnroid4.0）和相同的机器下执行相同的动作，记录条数也一样的情况下的对比，多次验证的如下：

　　（1）如果批量执行的记录数在1000条，则Android SqliteDatabase提供的insert，query，update，delete函数和直接写SQL文的execSql，rawQuery的效率差不多，几乎一样。所以使用哪种方法都可以，不会影响到执行效率。

　　（2）如果批量执行的记录数在10万条，则会存在差别。在某台手机上SqliteDatabase提供的insert执行插入操作耗时45秒，要比execSql插入35秒慢10秒左右。

　　可见在数据库大的情况下，还是有差别的。execSql省去了拼接sql语句的步骤，要比SqliteDatabase提供的insert，query，update，delete等函数效率高。当数据库越大，差别也越大。

2.Sqlite数据库批量操作效率的问题：显式使用事务

在Android开发中，无论是使用SQLiteDatabase的insert、delete等方法还是execSQL都开启了事务，来确保每一次操作都具有原子性，使得结果要么是操作之后的正确结果，要么是操作之前的结果。然而事务的实现是依赖于名为rollback journal文件，借助这个临时文件来完成原子操作和回滚功能。既然属于文件，就符合Unix的文件范型(Open-Read/Write-Close)，对于批量的修改操作会出现反复打开文件读写再关闭的操作，会极大地影响数据库存取的速度。我们可以显式使用事务，将批量的数据库更新带来的journal文件打开关闭降低到1次。

　　解决方法：

　　添加事务处理，把5000条插入作为一个事务

　　我们使用SQLite的事务进行控制：

private void insertWithTransaction(SQLiteDatabase db) {    int count = 0;    ContentValues values = new ContentValues();    try {        db.beginTransaction();        while (count++ < 100) {            values.put(TableDefine.COLUMN_INSERT_TIME, System.currentTimeMillis());            db.insert(TableDefine.TABLE_RECORD, null, values);        }          db.setTransactionSuccessful();    } catch (Exception e) {        e.printStackTrace();    } finally {        db.endTransaction();    }}

         上面的代码中，如果没有异常抛出，我们则认为事务成功，调用 db.setTransactionSuccessful(); 确保操作真实生效。如果在此过程中出现异常，则批量数据一条也不会插入现有的表中。这样SQLite将把全部要执行的SQL语句先缓存在内存当中，然后等到COMMIT的时候一次性的写入数据库，数据库文件只被打开关闭了一次，效率自然大大的提高。

3.建立索引

创建索引的基本语法如下

CREATE INDEX index_name ON table_name;

创建单列索引

CREATE INDEX index_name ON table_name (column_name);

 

      索引真的好么？

 

毋庸置疑，索引加速了我们检索数据表的速度。但任何东西都是有两面性的，索引也有缺点：

1、对于增加，更新和删除来说，使用了索引会变慢，比如你想要删除字典中的一个字，那么你同时也需要删除这个字在拼音索引和部首索引中的信息。

2、建立索引会增加数据库的大小，比如字典中的拼音索引和部首索引实际上是会增加字典的页数，让字典变厚的。

3、为数据量比较小的表建立索引，往往会事倍功半。

所以使用索引需要考虑实际情况进行利弊权衡，对于查询操作量级较大，业务对要求查询要求较高的，还是推荐使用索引的。

4.编译sql语句

SQLite想要执行操作，需要将程序中的sql语句编译成对应的SQLiteStatement，比如 select * from record 这一句，被执行100次就需要编译100次。对于批量处理插入或者更新的操作，我们可以使用显式编译来做到重用SQLiteStatement。

想要做到重用SQLiteStatement也比较简单，基本如下：

编译sql语句获得SQLiteStatement对象，参数使用 ? 代替

在循环中对SQLiteStatement对象进行具体数据绑定，bind方法中的index从1开始，不是0

具体的可参考如下代码：

private void insertWithPreCompiledStatement(SQLiteDatabase db) {    String sql = "INSERT INTO " + TableDefine.TABLE_RECORD + "( " + TableDefine.COLUMN_INSERT_TIME + ") VALUES(?)";    SQLiteStatement  statement = db.compileStatement(sql);    int count = 0;    while (count < 100) {        count++;        statement.clearBindings();        statement.bindLong(1, System.currentTimeMillis());        statement.executeInsert();    }}

 

5.查询数据优化

对于查询的优化，除了建立索引以外，有以下2点微优化的建议：

1、按需获取数据列信息

通常情况下，我们出于自己省时省力的目的，对于查找使用类似这样的代码

private void badQuery(SQLiteDatabase db) {

    db.query(TableDefine.TABLE_RECORD, null, null, null, null, null, null) ;

}

其中上面方法的第二个参数类型为String[]，意思是返回结果参考的colum信息，传递null表明需要获取全部的column数据。这里建议大家传递真实需要的字符串数据对象表明需要的列信息，这样做效率会有所提升。

 

2、提前获取列索引

        当我们需要遍历cursor时，我们通常的做法是这样：

private void badQueryWithLoop(SQLiteDatabase db) {    Cursor cursor = db.query(TableDefine.TABLE_RECORD, new String[]{TableDefine.COLUMN_INSERT_TIME}, null, null, null, null, null) ;    while (cursor.moveToNext()) {        long insertTime = cursor.getLong(cursor.getColumnIndex(TableDefine.COLUMN_INSERT_TIME));    }}

但是如果我们将获取ColumnIndex的操作提到循环之外，效果会更好一些，修改后的代码如下：

private void goodQueryWithLoop(SQLiteDatabase db) {    Cursor cursor = db.query(TableDefine.TABLE_RECORD, new String[]{TableDefine.COLUMN_INSERT_TIME}, null, null, null, null, null) ;    int insertTimeColumnIndex = cursor.getColumnIndex(TableDefine.COLUMN_INSERT_TIME);    while (cursor.moveToNext()) {        long insertTime = cursor.getLong(insertTimeColumnIndex);    }    cursor.close();}

6.ContentValues的容量调整

SQLiteDatabase提供了方便的ContentValues简化了我们处理列名与值的映射，ContentValues内部采用了HashMap来存储Key-Value数据，ContentValues的初始容量是8，如果当添加的数据超过8之前，则会进行双倍扩容操作，因此建议对ContentValues填入的内容进行估量，设置合理的初始化容量，减少不必要的内部扩容操作。

7.及时关闭Cursor

使用数据库，比较常见的就是忘记关闭Cursor。关于如何发现未关闭的Cursor，我们可以使用StrictMode，详细请戳这里 Android性能调优利器StrictMode。

2.耗时异步化

数据库的操作，属于本地IO，通常比较耗时，如果处理不好，很容易导致ANR,因此建议将这些耗时操作放入异步线程中处理，这里推荐一个单线程 + 任务队列形式处理的HandlerThread实现异步化。